计算电磁学

电磁学:

电磁学是研究电磁现象的规衛［］应用的物理学分支学科，起源于18世纪。广义的电磁学可以说是包含电学和磁学”但狭义来说是_ 门探讨电性与磁性交互关系的学科。主要硏究电磁波、电磁场以及有关电荷、带电物体的动力学等等。

计算电磁学:

内容简介：

本书在论述计算电磁学的产生背景、现状和发展趋势的基础上, 系统地介绍了电磁仿真中的有限差分法、人工神经网络在电磁建模中的应用，遗传算法在电磁优化中的应用等。

图书目录：

第一童绪论

1.1计算电磁学的产生背景

1.1.1高性能计算技术

1.1.2计算电磁学的重要性

1.1.3计算电磁学的硏究特点

1.2电磁场问题求解方法分类

1.2.1解析法

1.2.2数值法

1.2.3半解析数值法

13当前计算电磁学中的几种重要方法

13.1有限元法

1.3.2时域有限差分法

1.3.3矩量法

1.4电磁场工程专家系统

1.4.1复杂系统的电磁特性仿真

1.4.2面向CAD的复杂系统电磁特性建模1.4.3电磁场工程专家系统

第一篇电磁仿真中的有限差分法

第二童有限差分法

2.1差分运算的基本概念

2.2二维电磁场泊松方程的差分格式

2.2.1差分格式的建立

2.2.2不同介质分界面上边界条件的离散方法2.2.3第一类边界条件的处理

2.2.4第二类和第三类边界条件的处理

2.3差分方程组的求解

2.3.1差分方程组的特性

2.3.2差分方程组的解法

2.4工程应用举例

2.5标量时域有限差分法

2.5.1瞬态场标量波动方程

2.5.2稳定性分析

2.5.3网格色散误差

2.5.4举例

第三童时域有限差分法I——差分格式及解的稳定性3.1FDTD基本原理

3.1.1Yee的差分算法

3.1.2环路积分解释

3.2解的稳定性及数值色散

3.2.1解的稳定条件

3.2.2数值色散

3.3非均匀网格及共形网格

3.3.1渐变非均匀网格

3.3.2局部细网格

3.3.3共形网格

3.4三角形网格及平面型广义Yee网格

3.4.1三角形网格离散化

3.4.2数值解的稳定性

3.4.3平面型广义Yee网格

3.5半解析数值模型

3.5.1细导线问题

3.5.2增强细槽缝公式

3.5.3小孔耦合问题

3.5.4薄层介质问题

3.6良导体中的差分格式

第四童时域有限差分法口——吸收边界条件4.1Bayliss-Turkel吸收边界条件

4.1.1球坐标系

4.1.2圆柱坐标系

4.2Engquist-Majda吸收边界条件

4.2.1单向波方程的泰勒级数近似

4.2.2Mur的差分格式

4.2.3Trefethen-Halpern 近似展开

4.2.4Higdon 算子

4.3廖氏吸收边界条件

4.4梅•方超吸收边界条件

4.5 Berenger 完全匹配层(PML )

4.5.1PML媒质的定义

4.5.2PML媒质中平面波的传播

4.5.3PML-PML媒质分界面处波的传播4.5.4用于FDTD 的PML

4.5.5三维情况下的PML

4.5.6PML的参数选择

4.5.7减小反射误差的措施

4.6Gedney完全匹配层

4.6.1完全匹配单轴媒质

4.6.2 FDTD差分格式

4.6.3交角区域的差分格式

4.6.4 PML的参数选取

第五童时域有限差分法DI——若干实用技术

5.1激励源技术

5.1.1强迫激励源

5.1.2总场/散射场体系

5.2集总参数电路元件的模拟

5.2.1扩展FDTD方程

5.2.2集总参数电路元件举例

5.3近区场到远区场的变换

5.4数字信号处理技术

5.4.1极点展开模型与Prony算法

5.4.2线性及非线性信号预测器模型

5.4.3系统识别方法及数字滤波器模型

5.5应用举例

5.5.1均匀三线互连系统

5.5.2同轴线馈电天线

5.5.3多体问题

5.5.4同轴■波导转换器

5.5.5波导元件的高效分析

5.5.6传输线问题的降维处理

第六童基于交变隐式差分方向方法的时域有限差分法

-ADI-FDTD 方法

6.1ADI-FDTD基本原理

6.1.1ADI-FDTD 差分格式I

6.1.2ADI-FDTD 差分格式口

6.2解的稳定性与数值色散

6.2.1二维问题的稳定性

6.2.2三维问题的稳定性

6.2.3增长矩阵

6.3吸收边界条件

6.3.1Gedney 的PML 媒质中的ADI-FDTD 格式6.3.2Berenger 的PML 媒质中的ADI-FDTD 格式6.4应用举例

6.4.1有耗平行板传输线

6.4.2有耗平行板传输线——降维处理

6.4.3用混合网格二维FDTD算法分析传输线

第二篇人工神经网络在电磁建模中的应用

第七章人工神经网络模型

7.1生物神经元

7.2人工神经元模型

7.2.1单端口输入神经元

7.2.2活化函数

7.2.3多端口输入神经元